Opioid Use After Discharge in Postoperative Patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past 2 decades, there has been an increase in opioid use and subsequently, opioid deaths. The amount of opioid prescribed to surgical patients has also increased. The aim of this systematic review was to determine postdischarge opioid consumption in surgical patients compared with the amount of opioid prescribed. Secondary outcomes included adequacy of pain control and disposal methods for unused opioids. OBJECTIVE: The objective of this study is to characterize postdischarge opioid consumption and prescription patterns in surgical patients. METHODS: A systematic search in MEDLINE and EMBASE identified 11 patient survey studies reporting on postdischarge opioid use in 3525 surgical patients. RESULTS: The studies reported on a variety of surgical operations, including abdominal surgery, orthopedic procedures, tooth extraction, and dermatologic procedures. The majority of patients consumed 15 pills or less postdischarge. The proportion of used opioids ranged from 5.6% to 59.1%, with an outlier of 90.1% in pediatric spinal fusion patients. Measured pain scores of those taking opioids ranged between 2 and 5 out of 10 and the majority of patients were satisfied with their pain control. Seventy percent of patients kept the excess opioids. Where planned disposal methods were reported, between 4% and 59% of patients planned proper disposal. CONCLUSION: This study suggests that surgical patients are using substantially less opioid than prescribed. There is a lack of awareness regarding proper disposal of leftover medication, leaving excess opioid that may be used inappropriately by the patient or others. Education for providers and clinical practice guidelines that provide guidance on prescription of outpatient of opioids are required.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle